基于卫星双向时间频率传递进行钟差预报的几种方法

Three functional models, polynomial, spectral analysis, and modified AR model, are studied and compared in fitting and predicting clock deviation based on the data sequence derived from two-way satellite time and frequency transfer. A robust equivalent weight is applied, which controls the significant influence of outlying observations. Some conclusions show that the prediction precision of robust estimation is better than that of LS. The prediction precision calculated from smoothed observations is higher than that calculated from sampling observations. As a count of the obvious period variations in the clock deviation sequence, the predicted values of polynomial model are implausible. The prediction precision of spectral analysis model is very low, but the principal periods can be determined. The prediction RMS of 6-hour extrapolation interval is Ins or so, when modified AR model is used.     

基于双向C波段数据站间时间同步

卫星导航系统时间同步技术是系统的关键技术之一,用于实现卫星和地面站时间统一,其水平直接影响导航系统定位精度。时间同步技术主要包括星地、星间和站间时间同步技术,其中站间时间同步技术又包括了时间频率传递技术、卫星共视技术等。本文详细讨论了站间时间频率传递方法的基本原理和模型,推导了误差模型,分析了影响站间时间频率传递精度的因素,并处理了实际的站间双向C波段数据,分析了站间时间频率传递的精度,结果表明时间频率传递实现的站间时间同步精度1ns。     

基于卫星双向时间频率传递进行钟差预报的方法研究

用多项式拟合、谱分析、改进的AR模型三种方法对由卫星双向时间频率传递得出的钟差时间序列进行了拟合和预报分析。为了抵制钟差时间序列中异常值的影响,引入了“抗差等价权”,利用卫星双向时间频率传递得到的1 d的钟差,按不同采样率、不同时间跨度进行计算分析。结果表明,抗差估计的预报精度明显高于最小二乘估计;平滑值的预报精度高于采样值;由于钟差时间序列中有明显的周期变化,多项式进行钟差预报的精度不可靠;用谱分析进行钟差预报的精度不高,但可以发现钟差时间序列中的主要周期变化;改进的AR模型预报精度最高,预报6 h钟差的RMS在1 ns左右。     

基于噪声估计的卡尔曼滤波用于GPS卫星钟差预报研究

利用重叠哈达玛方差确定卫星钟噪声随机模型,采用顾及钟差随机噪声模型的卡尔曼滤波进行钟差预报分析,并与最小二乘预报算法相比较,得出以下结论:卡尔曼滤波进行1 d以内的短期预报时,精度达到亚纳秒级,优于最小二乘预报算法,在长期预报或拟合数据量较少时,最小二乘预报精度优于卡尔曼滤波。     

一种卫星钟自相关的实时钟差预报算法

针对实时精密单点定位(RT-PPP)中实时数据流存在中断、延迟等问题,该文构建了顾及卫星钟自相关的随机模型,提出了一种基于方差分量估计的自适应卡尔曼滤波钟差超短期/短期预报算法,评估了连续27d实测法国空间研究中心(CNES)实时数据流CLK93产品完整率和精度水平,利用哈达玛方差对比分析了该实时产品与德国地学研究中心(GFZ)事后GBM产品的频率稳定性。利用本文算法与传统卡尔曼算法对两类产品进行预报,结果显示:CLK93产品BDS系统(C)、GPS系统(G)、GLONASS系统(R)、Galileo系统(E)30s和1min预报精度分别平均提升了8.50%、8.44%、7.20%、6.96%;GBM产品相应4个系统12h和24h预报精度分别平均提升了3.14%、3.53%、0.96%、10.01%。     

果蝇优化算法优化灰色神经网络的卫星钟差预报

针对导航卫星短期钟差预报精度不高的问题,文章提出了一种基于果蝇优化算法(FOA)优化灰色神经网络的卫星钟差预报方法.利用FOA较强的全局寻优能力对灰色参数进行迭代动态微调,改善随机初始化所导致网络进化易陷入局部最优的问题,以提高灰色神经网络的预报精度;选取IGS产品中典型的卫星钟差数据,分别采用FOA优化灰色神经网络模型、神经网络模型、灰色系统模型和灰色神经网络模型进行短期钟差预报.仿真结果表明:FOA优化灰色神经网络模型的预报精度优于其他三种模型,性能满足卫星短期高精度钟差预报的要求.     

最小二乘支持向量机回归的卫星钟差非线性组合预报

针对应用单一方法预报卫星钟差的局限性,文章提出了基于最小二乘支持向量机回归的卫星钟差非线性组合预报方法:首先根据历史钟差数据建立二次多项式模型和灰色模型,然后利用这些模型进行钟差预报,最后采用最小二乘支持向量机回归算法对两种模型的预报结果进行非线性组合,以获得最终预报值;对比了RBF核函数、线性核函数和多项式核函数对组合预报性能的影响,并将本文组合预报方法与经典权组合方法进行比较。结果表明,本文方法优于经典权法,且线性核函数更适合组合预报。     

卫星双向载波相位时间频率传递及其误差分析

深入解析了基于码伪距测量的卫星双向时间频率传递(TWSTFT)原理,对其误差进行了分析,其精度主要受码速率的限制,难于满足更高精度要求;文章提出了基于载波相位的卫星双向时间频率传递方法,载波频率高,波长短,从理论上分析了以其作为TWSTFT伪距测量的参数可大幅度提高时间传递的精度;并对TWSTFT载波相位测量存在的误差源进行了初步分析,得出影响最大的因素是转发器误差、电离层误差、多径效应误差及星站相对运动引起的误差,参考GPS载波相位测量中误差消除的方法,对误差的消除方法提出建议。     

基于小波变换和神经网络的卫星钟差预报分析

目前IGS提供的实时钟差精度不够,事后精密钟差也有13d的延迟,有必要对钟差预报进行研究。文中利用小波神经网络模型进行钟差预报,首先利用小波对原始钟差序列进行分解、降噪,然后利用神经网络进行建模并预报,将得到的结果同灰色模型和二次多项式模型的结果进行对比分析,得出小波神经网络模型可以更好地进行钟差预报的结论。     

一种遗传算法优化的卫星钟差预报

针对导航卫星钟差预报精度不高的问题,该文引入了GM-LSSVM钟差预报模型,采用全局寻优能力较强的遗传算法对模型的参数选取过程进行优化,避免模型陷入局部最优,从而改善了组合模型中惩罚因子和核函数参数选择的盲目性。最后选取国际GPS服务组织提供的卫星钟差数据,分别建立GM(1,1)模型、LSSVM模型、GM-LSSVM模型和遗传算法优化的GM-LSSVM模型进行短期钟差预报分析和仿真实验。仿真结果表明,优化后的模型预报精度小于1.3ns,精度比前3种模型提高了45%~60%,符合钟差预报的要求。     

神经网络在卫星钟差短期预报中的应用研究

本文针对卫星钟差的特点,提出了基于神经网络的卫星钟差短期预报模型,给出了基于径向基函数(RBF)网络进行卫星钟差预测的基本思想、预测模型和实施步骤,并对比分析了神经网络模型与灰色系统理论模型的区别.为验证本文提出的预报模型的可行性和有效性,利用GPS卫星钟差数据进行钟差预报精度分析,并与灰色系统模型进行对比分析.仿真结...     

改进粒子群优化最小二乘向量机卫星钟差预报

针对提高导航卫星钟差预报精度的研究不足的现状,文章结合灰色预报模型和最小二乘向量机预报模型的特点,研究建立灰色系统与最小二乘向量机的结合预报模型:引入惯性权值和加速度因子随优化代数变化的改进粒子群算法,以提高算法的优化能力;并用其对模型惩罚因子和核函数参数选取过程进行优化;选取具有代表性的卫星钟差数据,建立改进粒子群优化的GM-LSSVM模型进行短期钟差预报分析,并与传统的GM(1,1)预报模型和BP神经网络预报模型进行精度比较。仿真结果表明,优化后的模型预报精度优于GM(1,1)预报模型和BP神经网络模型。     

Application of geodetic receivers to timing and time transfer

Two methods for smoothing pseudorange observable by Carrier and Doppler are discussed. Then the procedure based on the RINEX observation files is tested using the Ashtech Z-XII3T geodetic receivers driven by a stable external frequency at UNSO. This paper proposes to adapt this procedure for the links between geodetic receivers, in order to take advantage of theP codes available onL1 andL2. This new procedure uses the 30-second RINEX observations files, the standard of the International GPS Service (IGS), and processes the ionosphere-free combination of the codesP1 andP2; the satellite positions are deduced from the IGS rapid orbits, available after two days.     

Application of geodetic receivers to timing and time transfer

Two methods for smoothing pseudorange observable by Carrier and Doppler are discussed. Then the procedure based on the RINEX observation files is tested using the Ashtech Z-XII3T geodetic receivers driven by a stable external frequency at UNSO. This paper proposes to adapt this procedure for the links between geodetic receivers, in order to take advantage of the P codes available on L1 and L2, This new procedure uses the 30-second RINEX observations files, the standard of the International GPS Service (IGS), and processes the ionosphere-free combination of the codes P1 and P2 ; the satellite positions are deduced from the IGS rapid orbits, available after two days.     

Modem通道时延对多台站TWSTFT的影响分析

针对多通道调制解调器(Modem)不同接收通道间时延值差异对双向卫星时间频率传递(TWSTFT)结果产生较大影响的问题,该文通过使用卫星模拟转发器的方法,实时测量地面站设备时延。采用多台站间两两双向的方法,归算后验证设备时延对三站闭合差结果的影响。依托国家授时中心的卫星双向比对网,开展了各地面站间基于中星12号卫星的TWSTFT试验。结果表明,通道时延对闭合差结果影响较大,在通道时延扣除前,误差可达数十纳秒;而在扣除后,结果优于0.2ns。这表明:多通道Modem各通道时延值不同引起的误差可有效测量并扣除,从而多台站开展TWSTFT是可行的。这样不仅提高了TWSTFT的执行效率,方便快捷地检验地面站间时间同步的准确度,而且节约了卫星资源的占用率。     

基于GM(1,1)灰色模型卫星钟差短期预报的精度分析

为了提高GPS快速单点定位的精度,必须及时获得高精度的精密星历。基于卫星钟差变化的灰色特性,建立GPS卫星钟差GM(1,1)灰色模型,对卫星钟差进行短期预报。计算结果表明,灰色模型GM(1,1)用于卫星钟差短期预报,只需要使用少数几个历元的已知卫星钟差进行建模,不仅减少建模数据量,提高建模速度,而且预报精度较高,可以满足GPS快速单点定位的实际需要;并对卫星搭载的原子钟精度进行分析,得出基于灰色模型GM(1,1)分析的Rb钟的精度和稳定性要优于Cs钟。     

基于预报钟差的轨道快速恢复

我国北斗卫星导航系统由GEO/IGSO/MEO混合星座构成,基本每7～10 d就会有一颗GEO卫星或IGSO卫星进行轨控操作。从卫星轨控开始,卫星存在5～6 h的不健康时期。造成机动卫星长期不健康的关键因素之一在于卫星和测站钟差数据的积累周期较长。本文提出了一种基于预报钟差的轨道快速恢复算法,通过结合星钟和站钟预报压缩机动卫星定轨观测数据积累的时间,从而缩短卫星恢复所需时间。6组机动试验结果表明:采用预报钟差策略在快速恢复初期的前几个小时对轨道预报的贡献尤为显著,对第1组定轨URE预报贡献最大可达84.82%。从3～8 h期间6组定轨平均情况来看,采用优化策略的预报URE,C01平均降低了26.06%,C04平均降低了31.58%,C03降低了9.95%。经测试该方法至少能将卫星不可用时间压缩1 h,对北斗系统建设具有重要工程应用价值。     

改进中位数方法的BDS卫星钟差数据预处理策略

针对卫星钟差数据中会经常出现粗差等数据异常的问题,该文提出了一种基于改进的中位数(MAD)方法的北斗卫星钟差数据预处理策略。该策略首先对长时间段卫星钟差数据的非空数据进行提取,然后将提取的非空数据转换为对应的频率数据,用改进的MAD方法进行处理,在此基础上再对长时间段的卫星钟差数据基于每天的数据采用改进的MAD方法进行再次预处理。通过对北斗卫星1a钟差数据的预处理,从钟差序列本身及其对应的频率序列和钟差的拟合残差3个方面对所提预处理策略进行了验证。实验表明,此策略能够有效地识别并处理北斗卫星钟差数据中的异常值。     

基于钟差预测的铯原子钟频率异常检测算法及性能分析

提出一种基于钟差预测的铯原子钟频率异常检测算法.将钟差预测不确定度的解析表达式作为理论依据,以预测误差作为检验统计量,对检验统计量做二元假设检验.在两种情况下,检验统计量都服从正态分布.通过约束虚警概率(PFA),查询正态分布的分布函数,得到对应的检测门限值.根据在异常情况下的检验统计量分布函数和检测门限值,推导给出了...     

灰色模型在快速卫星钟差预报中的应用

GPS实时精密单点定位需要实时的、精确的、可靠的预报卫星钟差预报,因此卫星钟差的预报是一项非常重要的工作,它对实时的高精度导航定位具有重要意义。为导航定位提供时间标准的导航卫星原子钟是非常精密的仪器,对外界环境非常敏感,无法将卫星钟差作为普通的白噪声处理,可以但可将卫星钟差看作是灰色系统来进行研究。本文根据灰色系统相关理论,将灰色系统模型GM(1,1)应用到卫星钟差的预报,并用IGS超快速星历建立了预报卫星钟差的灰色预测模型,研究了卫星钟差的变化规律。结果表明:灰色模型可用于卫星钟差的短期预报,它对超快速星历的预报精度与IGS产品中的IGU超快速星历本身的预报精度相当。